Yarı kurak ekolojik koşullar altında çok kriterli karar analizi yaklaşımıyla işlemeli tarım alanlarının arazi kalitesinin belirlenmesi: Isparta-Yalvaç örneği
Determination of land quality for cultivated agricultural areas under semi-arid ecological conditions with a multi-criteria decision analysis approach: case study İsparta-Yalvaç
- Tez No: 1010859
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN SABRİ ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Isparta-Yalvaç, Isparta-Yalvaç
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, uzaktan algılama ve makine öğrenme teknikleriyle desteklenen değerlendirmeler kapsamında, Isparta ili Yalvaç ilçesinde işlemeli tarım alanlarında arazi kalitesinin belirlenmesine yönelik analizler gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda arazi özellikleri ile toprakların fiziksel, kimyasal, verimlilik ve kirlilik parametreleri birlikte ele alınmıştır. Elde edilen veriler, çok kriterli arazi kalite indeks modellerinin geliştirilmesi amacıyla değerlendirilmiş; ayrıca bitkisel üretim verileri, uzaktan algılama göstergeleri ve ekonomik performans verileriyle birlikte analiz edilmiştir. Bu doğrultuda, işlemeli tarım alanlarında üretim potansiyelinin güvenilir, karşılaştırılabilir ve uygulanabilir bir karar destek sistemi çerçevesinde ortaya konulması hedeflenmiştir. Doğrusal ve doğrusal olmayan standart skorlama fonksiyonları ile çok kriterli karar analizi yaklaşımları kullanılarak farklı arazi kalite indeks modelleri geliştirilmiştir. Model karmaşıklığını ve gösterge fazlalığını azaltmak amacıyla temel bileşenler analizi uygulanmış ve arazi kalitesini temsil gücü yüksek göstergelerden oluşan minimum veri seti oluşturulmuştur. Minimum veri seti ve toplam veri setine dayalı doğrusal ve doğrusal olmayan indeks sonuçları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Bulgular, doğrusal yaklaşımların arazi kalitesinin mekânsal dağılımını ve üretim potansiyelini yansıttığını, doğrusal olmayan yaklaşımların ise sınırlayıcı faktörleri daha duyarlı biçimde ortaya koyduğunu göstermiştir. Tüm modellerde arazi kalite indeksleri ile 2024 yılı buğday verimleri arasında anlamlı pozitif ilişkiler belirlenmiş; özellikle doğrusal modellerin verimi açıklama gücünün daha yüksek olduğu saptanmıştır. NDVI değerleri ile indeks sonuçları arasında güçlü pozitif korelasyonlar elde edilmiştir. Yapay sinir ağı analizleri de doğrusal modellerin daha başarılı tahmin performansı sunduğunu göstermiştir. Ekonomik değerlendirmelerde ayrıca, arazi kalite düzeyi arttıkça verim ve kârlılığın yükseldiğini ortaya koymuştur. Sonuç olarak geliştirilen arazi kalite indekslerinin yarı kurak koşullarda sürdürülebilir arazi yönetimi için güvenilir bir karar destek aracı olduğu belirlenmiştir
Özet (Çeviri)
This thesis assessed land quality in agricultural areas of the Yalvaç district, Isparta province, utilizing remote sensing and machine learning techniques. In this context, land characteristics, soil physical and chemical properties, fertility, and pollution parameters were considered together. The data were evaluated to develop multi-criteria land quality index models that integrate crop production, remote sensing, and economic performance data. The aim was to reveal the production potential of cultivated agricultural areas within a reliable, comparable and applicable decision-support system. Various models for a land quality index were developed using linear and nonlinear standard scoring functions and multi-criteria decision analysis methods. To reduce model complexity and eliminate indicator redundancy, principal component analysis was applied, and a minimum dataset consisting of indicators with high representativeness of land quality was created. Linear and non-linear index results based on the minimum and total datasets were compared. The results revealed that linear methods effectively represented the spatial distribution of land quality and production potential, while nonlinear methods identified limiting factors more sensitively. Significant positive correlations were found between land quality indices and wheat yields for 2024. In particular, linear models demonstrated greater explanatory power for yield. Significant positive correlations were found between NDVI values and index results. Artificial neural network analyses also shown that linear models yield better predictive performance. Economic analyses also indicated that as land quality increases, yields and profitability rise. In conclusion, the developed land quality indices proved to be a reliable decision-support tool for sustainable land management in semi-arid conditions.
Benzer Tezler
- Yapay açıklıklı radar interferometre teknikleri ile tuz gölü dinamiklerinin analizi
Analysis of salt lake dynamics with artificial aperture radar interferometry techniques
BURHAN BAHA BİLGİLİOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Bazı abiyotik streslerin prolinle desteklenen turunçgil anacı çöğürleri üzerine morfolojik, fizyolojik ve biyokimyasal etkileri
Morphological, physiological and biochemical effects of some abiotic stresses on proline-supported citrus rootstocks
ZEYNEP ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatAkdeniz ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLHAMİ TOZLU
- Edremit-Burhaniye Ovası ve yakın çevresinin beşeri ve iktisadi coğrafyası üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA MUTLUER
- Örgüt topluluklarında yeni örgüt formlarının oluşumu: Türkiye ve Avrupa bağlamında bir araştırma
Formation of new organizational forms in organizational populations: A study in the context of Türkiye and Europe
SENCER ÖZEL
Doktora
Türkçe
2024
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NACİYE AYLİN ATAAY SAYBAŞILI
- Türkiye'de su ürünleri üretimi ve su ürünleri üretiminde bir yatırım uygulaması
Başlık çevirisi yok
MEHMET AKYILDIZ